2024-03-29T21:52:51Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001045702023-11-17T02:17:36Z06504:07684:07690
ロボットによる描画運動発達モデルと軌道の重み付き区間認識・学習を利用した精度向上jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00104546/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=104570&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan京大京大京大早大望月敬太西出俊奥乃博尾形哲也本研究では、ロボットの描画運動における発達モデルを構築し、特に軌道の区間に重みを付けた認識と学習を用いることで描画運動の精度の向上とコツの獲得を目指す。人間の学習において、親が子にポイントとなる部分を強調して手本を示すという事象や、生成された軌道が手本から外れた場合にのみ軌道修正と運動学習が行われる描画の認知機能が報告されている。我々は、身体バブリングによって訓練された神経力学モデルMTRNNを有したロボットを用いて、人間が強調した区間を中心に軌道を認識し,模倣誤差が大きい区間を重点的に学習する機能を実装し描画運動学習を行った。結果、精度の向上とともに描画のコツが獲得される可能性が示された。AN00349328第76回全国大会講演論文集201419102014-03-112014-10-02